1. Khái niệm ngôn ngữ tự nhiên và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Căn cứ theo quy định tại tiết 3.6.7. tiểu mục 3.6 Mục 3 Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13902:2023 (ISO/IEC 22989:2022) về Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Các khái niệm và thuật ngữ trí tuệ nhân tạo quy định về khái niệm ngôn ngữ tự nhiên như sau:

- Ngôn ngữ tự nhiên (natural language) được hiểu là ngôn ngữ đã và đang được sử dụng tích cực trong một cộng đồng người và các quy tắc của nó được rút ra từ quá trình sử dụng.

Ngôn ngữ tự nhiên là một hệ thống phức tạp được sử dụng tích cực trong một cộng đồng người, bao gồm cả ngôn ngữ nói, ngôn ngữ viết và ngôn ngữ ký hiệu. Quy tắc của ngôn ngữ tự nhiên được hình thành dựa trên quá trình sử dụng hàng ngày, từ giao tiếp đến văn hóa, từ giáo dục đến công việc.

Điều này có nghĩa là ngôn ngữ tự nhiên không chỉ là các ngôn ngữ phổ biến như tiếng Anh, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Ả Rập, tiếng Trung hoặc tiếng Nhật, mà còn bao gồm mọi hình thức giao tiếp được con người sử dụng để truyền đạt ý nghĩa và tương tác với nhau. Trong khi ngôn ngữ lập trình và ngôn ngữ hình thức như Java, Fortran, C++ được sử dụng trong lập trình máy tính, ngôn ngữ tự nhiên là ngôn ngữ của con người, phản ánh sự phong phú và đa dạng trong cách chúng ta tương tác và giao tiếp.

Các quy tắc của ngôn ngữ tự nhiên không chỉ đến từ ngữ pháp và cú pháp, mà còn bao gồm cách chúng ta sử dụng ngôn ngữ trong các tình huống khác nhau, cách chúng ta diễn đạt ý nghĩa và thậm chí là cách chúng ta tạo ra và sử dụng từ ngữ mới trong cuộc sống hàng ngày. Điều này làm cho ngôn ngữ tự nhiên trở thành một phần không thể tách rời của văn hóa và xã hội của chúng ta, thể hiện sự phát triển và sáng tạo không ngừng của con người.

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là xử lý thông tin dựa trên sự hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Điều này bao gồm việc phân tích và tạo ngôn ngữ tự nhiên trên cơ sở văn bản hoặc lời nói.

 

2. Các thành phần chính của NLP

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ tự nhiên của con người. NLP có vai trò quan trọng trong việc giúp máy tính hiểu và xử lý thông tin từ ngôn ngữ tự nhiên, cũng như tạo ra văn bản hoặc lời nói giống như con người. Để thực hiện những nhiệm vụ này, NLP bao gồm các thành phần chính sau:

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU):

NLU là quá trình phân tích và trích xuất thông tin từ văn bản hoặc lời nói của con người. NLU đóng vai trò quan trọng trong việc giúp máy tính hiểu được ý nghĩa của ngôn ngữ con người, bao gồm cả ngữ nghĩa, ngữ pháp và ngữ cảnh. Một số kỹ thuật NLU phổ biến bao gồm:

- Phân tích cú pháp: Phân chia câu thành các thành phần cấu trúc, chẳng hạn như danh từ, động từ, tính từ...

- Phân tích ngữ nghĩa: Xác định ý nghĩa của các từ và cụm từ trong ngữ cảnh của câu.

- Phân tích tình cảm: Xác định cảm xúc hoặc thái độ được thể hiện trong văn bản hoặc lời nói.

- Phân tích chủ đề: Xác định chủ đề chính của một đoạn văn bản.

Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG):

NLG là quá trình biến đổi thông tin thành văn bản hoặc lời nói giống như con người. NLG đóng vai trò quan trọng trong việc giúp máy tính giao tiếp hiệu quả với con người. Một số kỹ thuật NLG phổ biến bao gồm:

- Lập kế hoạch văn bản: Xác định nội dung và cấu trúc của văn bản cần tạo ra.

- Lập kế hoạch câu: Xác định cấu trúc ngữ pháp của từng câu trong văn bản.

- Hiện thực hóa văn bản: Chuyển đổi kế hoạch câu thành văn bản hoặc lời nói giống như con người.

Học máy trong NLP:

Học máy đóng vai trò quan trọng trong NLP, giúp các mô hình NLP học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Các thuật toán học máy được sử dụng phổ biến trong NLP bao gồm:

- Học có giám sát: Huấn luyện mô hình NLP từ dữ liệu được dán nhãn, trong đó mỗi ví dụ dữ liệu có cả đầu vào (văn bản hoặc lời nói) và đầu ra mong muốn (chẳng hạn như bản dịch, tóm tắt...).

- Học không giám sát: Huấn luyện mô hình NLP từ dữ liệu không được dán nhãn, trong đó mô hình tự học cách tìm kiếm các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu.

- Học tăng cường: Huấn luyện mô hình NLP bằng cách tương tác với môi trường và nhận phần thưởng hoặc hình phạt cho các hành động của nó.

3. Ứng dụng của NLP

Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu về các ứng dụng phổ biến của NLP:

Dịch máy:

NLP giúp phá vỡ rào cản ngôn ngữ, cho phép dịch tự động văn bản hoặc lời nói từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác một cách nhanh chóng và chính xác. Các công cụ dịch máy như Google Translate, Microsoft Translator, DeepL sử dụng các mô hình NLP tiên tiến để mang đến trải nghiệm dịch thuật tự nhiên và hiệu quả, hỗ trợ giao tiếp và trao đổi thông tin quốc tế.

Trợ lý ảo:

NLP là nền tảng cho sự phát triển của các trợ lý ảo thông minh như Siri, Alexa, Google Assistant. Nhờ NLP, trợ lý ảo có thể hiểu và phản hồi các câu hỏi, yêu cầu của người dùng một cách tự nhiên, thực hiện các tác vụ như đặt lịch hẹn, phát nhạc, gọi điện thoại, tra cứu thông tin, v.v., mang đến trải nghiệm tương tác tiện lợi và mượt mà.

Tóm tắt văn bản:

NLP giúp tự động tạo ra bản tóm tắt ngắn gọn và súc tích của một văn bản dài, tiết kiệm thời gian và công sức cho người đọc. Các công cụ tóm tắt văn bản sử dụng NLP để phân tích nội dung chính, loại bỏ thông tin chi tiết không quan trọng, và tạo ra bản tóm tắt dễ hiểu và đầy đủ thông tin.

Phân tích tình cảm:

NLP giúp xác định ý kiến ​​và cảm xúc của người dùng trong văn bản hoặc lời nói, đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng, phân tích xu hướng thị trường, và hiểu rõ hơn về tâm lý người tiêu dùng. Các công cụ phân tích tình cảm sử dụng NLP để trích xuất các từ ngữ thể hiện cảm xúc, phân loại mức độ tích cực hoặc tiêu cực, và đưa ra đánh giá tổng quan về cảm xúc của người dùng.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong y tế:

NLP ứng dụng trong lĩnh vực y tế giúp hỗ trợ chẩn đoán bệnh, phân tích dữ liệu y tế và tương tác với bệnh nhân. Các hệ thống NLP có thể phân tích dữ liệu y tế như hồ sơ bệnh án, hình ảnh y tế, kết quả xét nghiệm để hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh chính xác và nhanh chóng. NLP cũng được sử dụng để phát triển chatbot hỗ trợ bệnh nhân giải đáp thắc mắc về bệnh tật, hướng dẫn sử dụng thuốc, và đặt lịch hẹn khám.

Ngoài những ứng dụng tiêu biểu trên, NLP còn được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác như giáo dục, tài chính, marketing... góp phần nâng cao hiệu quả công việc, cải thiện chất lượng cuộc sống và thúc đẩy sự phát triển của xã hội.

4. Thách thức và xu hướng phát triển của NLP

Một số thách thức và xu hướng phát triển chính của NLP:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp và nhiều sắc thái

Ngôn ngữ tự nhiên là một hệ thống phức tạp với nhiều quy tắc, ngữ nghĩa và sắc thái khác nhau. Việc mô phỏng đầy đủ sự phức tạp của ngôn ngữ tự nhiên trong các mô hình NLP là một thách thức lớn.

Thiếu hụt dữ liệu huấn luyện chất lượng cao:

Để huấn luyện các mô hình NLP hiệu quả, cần có một lượng lớn dữ liệu huấn luyện chất lượng cao. Tuy nhiên, việc thu thập và đánh nhãn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên là một quá trình tốn kém và thời gian.

Vấn đề thiên vị trong các mô hình NLP:

Các mô hình NLP được huấn luyện từ dữ liệu do con người tạo ra, do đó có thể mang theo những định kiến ​​và thiên vị có sẵn trong dữ liệu. Điều này có thể dẫn đến những kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử khi sử dụng các mô hình NLP.

Xu hướng phát triển của NLP:

Để giải quyết những thách thức và thúc đẩy sự phát triển của NLP, các nhà nghiên cứu đang tập trung vào một số xu hướng chính sau:

- Học máy sâu:

Học máy sâu là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, cung cấp các công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề phức tạp như NLP. Các mô hình NLP dựa trên học máy sâu có khả năng học hỏi từ dữ liệu lớn và đạt được độ chính xác cao hơn.

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đa ngôn ngữ:

Với sự kết nối ngày càng tăng của thế giới, nhu cầu xử lý ngôn ngữ tự nhiên đa ngôn ngữ ngày càng trở nên quan trọng. Các nhà nghiên cứu đang phát triển các mô hình NLP có thể hiểu và xử lý nhiều ngôn ngữ khác nhau một cách hiệu quả.

- NLP giải thích được:

Các mô hình NLP hiện đại thường là "hộp đen", nghĩa là người dùng không thể hiểu được cách chúng đưa ra quyết định. Điều này có thể dẫn đến sự thiếu tin tưởng và hạn chế việc áp dụng NLP trong các ứng dụng thực tế. Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực phát triển các mô hình NLP "giải thích được", cho phép người dùng hiểu rõ hơn về cách chúng hoạt động và đưa ra quyết định.

Bằng cách giải quyết những thách thức và theo đuổi những xu hướng phát triển này, NLP có tiềm năng to lớn để cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với máy tính và mang lại nhiều lợi ích cho con người trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Xem thêm: Phong cách ngôn ngữ báo chí là gì? Đặc điểm phong cách ngôn ngữ báo chí

Như vậy trên đây là toàn bộ thông tin về Quy định mới nhất về việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLG) thế nào? mà Công ty Luật Minh Khuê muốn gửi đến quý khách mang tính tham khảo. Nếu quý khách còn vướng mắc về vấn đề trên hoặc mọi vấn đề pháp lý khác, quý khách hãy vui lòng liên hệ trực tiếp với chúng tôi qua Luật sư tư vấn pháp luật trực tuyến theo số điện thoại 1900.6162 để được Luật sư tư vấn pháp luật trực tiếp qua tổng đài kịp thời hỗ trợ và giải đáp mọi thắc mắc.

Nếu quý khách cần báo giá dịch vụ pháp lý thì quý khách có thể gửi yêu cầu báo phí dịch vụ đến địa chỉ email: lienhe@luatminhkhue.vn để nhận được thông tin sớm nhất!